Yapay zekâ aramalarında görünürlük neden farklı kurulur?
Bunun pratik sonucu şudur: uzun ve dolambaçlı bir giriş paragrafı, klasik aramada tolere edilirken üretken aramada tamamen görmezden gelinir. Alıntılanan şey, kendi başına anlaşılan kısa bölümlerdir.
Alıntılanabilir metin nasıl yazılır?
Bir paragrafın alıntılanabilmesi için bağlamını içinde taşıması gerekir. "Bu süreç genellikle iki ay sürer" cümlesi tek başına anlamsızdır; "Kurumsal kimlik tasarımı, konumlandırma netse tipik olarak 6-10 hafta sürer" cümlesi ise öznesini, koşulunu ve ölçüsünü birlikte taşır.
Aynı ilke sayılar ve tarihler için de geçerlidir. Bir rakamın hangi kapsamda, hangi koşulda ve ne zaman geçerli olduğu aynı cümlede yazılmadığında, alıntı yanlış bağlamda kullanılır ve markanın kendisi yanlış anlatılmış olur.
Varlık tutarlılığı: aynı marka, aynı tanım
Üretken sistemler bir markayı tek bir sayfadan değil, sitenin bütününden ve dışarıdaki kaynaklardan öğrenir. Marka adının, hizmet tanımlarının, iletişim bilgilerinin ve çalışma alanının her yüzeyde aynı olması bu nedenle teknik bir gerekliliktir.
Sitede "Türkiye geneli" derken bir dizinde tek bir ille sınırlı görünmek, ya da aynı hizmetin iki sayfada farklı tanımlanması, sistemin markayı doğru anlatmasını engeller. Tutarsızlık, eksiklikten daha zararlıdır.
Makinenin okuyabildiği zemin
İçeriğin doğru olması yetmez; ulaşılabilir olması da gerekir. Metnin sayfanın kaynağında hazır bulunması, başlık yapısının anlamlı olması, liste ve tabloların gerçek liste ve tablo olarak işaretlenmesi, yapay zekâ tarayıcılarının engellenmemesi ve tanımların açık yazılması bu zeminin parçalarıdır.
Bunlara ek olarak sitenin ne hakkında olduğunu özetleyen makine dostu dosyalar (llms.txt gibi) ve sayfaların yapısal veriyle tanımlanması, sistemin doğru bölümü doğru bağlamda bulmasını kolaylaştırır.
Görünürlüğü ölçmenin yolları
Klasik aramada sıralama ölçülebilir; yapay zekâ yanıtlarında ise sabit bir sıra yoktur. Ölçüm, sizin için önemli soruları düzenli aralıklarla farklı sistemlere sormak ve yanıtta markanızın geçip geçmediğini kaydetmekle yapılır.
Bu kayıt üç ay boyunca tutulduğunda bir eğilim ortaya çıkar: hangi soru türlerinde kaynak gösterildiğiniz, hangi rakiplerin sizin yerinize anıldığı ve hangi konularda hiç görünmediğiniz. İçerik planı bu boşluklara göre kurulur.
İçeriğin makine tarafından okunabilirliği
Yapay zekâ sistemleri sayfayı ziyaretçi gibi görmez; büyük ölçüde metni ve yapısal işaretleri okur. Bu nedenle bilginin yalnızca görselde veya yalnızca çalışan bir bileşenin içinde bulunması, o bilginin görünmemesi anlamına gelir.
Fiyat aralığı, çalışma saatleri, hizmet listesi ve iletişim bilgisi gibi unsurlar hem metin olarak sayfada hem yapısal veri olarak işaretlendiğinde sistem bunları güvenle kullanır. Yalnızca birinde bulunan bilgi, çoğu zaman eksik alınır.
Yapay zekâ görünürlüğü kontrol listesi
- Her sayfa hedef sorunun kısa yanıtını başta veriyor mu?
- Paragraflar tek başına anlaşılıyor mu?
- Kurum bilgileri yapısal veriyle işaretlendi mi?
- Marka tanımı tüm dış kaynaklarda aynı mı?
- llms.txt dosyası var ve güncel mi?
- Yapay zekâ tarayıcıları robots.txt ile engellenmiyor mu?
- Önemli bilgiler yalnızca görselde kalmıyor mu?
- Sık sorulan sorular sayfalara yerleştirildi mi?